Juggernaut XL
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Adam의 Juggernaut Ragnarok 프롬프트 가이드
제가 이 모델을 완성할 수 있도록 성실히 도와주신 RunDiffusion과 Adam에게 진심으로 감사드립니다 :) (그들에게도 애정을 표해주세요 ;) )
여러분 모두에게,
이전 버전이 CivitAI에 출시된 지 벌써 8개월이 지났습니다.
물론 그동안 저는 아무것도 하지 않은 건 아닙니다. 향후 새로운 아키텍처를 계속 탐색하고, 가능하면 완전한 미세 조정을 수행할 재정적 여유를 확보하기 위해 여러 프로젝트를 완료했습니다.
Juggernaut Flux(및 그 다양한 하위 버전)는 엄청난 노력을 요구했지만, 결국 이 장을 마무리했습니다. 훈련 과정이 너무나도 많은 두통을 줬죠. 제 정신을 유지하기 위해 여가 시간을 활용해 Juggernaut SDXL을 작업했고, 여러분을 위한 최종 버전 하나를 출시할 수 있기를 바랐습니다.
그리고 마침내 그 날이 왔습니다. :)
기술적인 세부 사항은 지나치게 길게 설명하지 않겠습니다.
우선, Jug XII를 기반으로 사진 데이터셋을 학습시켜, 사진적 사실성을 다시 강조하는 데 초점을 맞췄습니다(Jug XII는 예술적 방향으로 기울어져 있었습니다).
그 후, 데이터셋을 Booru 태그로 다시 캡션화하고, SDXL을 기반으로 다시 학습했습니다.
이 두 데이터셋을 0.15 비율로 병합했지만, 결국 만족하지 못했습니다.
그래서 동일한 데이터셋을 다시 사용했고, 이번에는 Coyotte가 개발한 Lustify를 기본 모델로 사용했습니다.
이 버전은 이전 버전(0.1 비율)에 안정화 요소로 추가되었습니다.
데이터셋이 Booru 태그로 캡션화되었기 때문에, Booru 태깅 및 X–XII 버전의 캡션 스타일은 Ragnarok와 매우 잘 어울립니다.
Juggernaut Ragnarok는 여러 분야에서 향상되었습니다: 사진적 사실성, 디지털 페인팅, 자세, 손, 발 등이 그 예입니다.
하지만 이는 여전히 SDXL 모델이며, Flux, Reve 또는 Sora와 같은 모델과 비교하는 것은 권장하지 않습니다. 예를 들어, 텍스트 렌더링이나 원거리 얼굴 표현에는 여전히 한계가 있습니다.
프로젝트에서 파이프라인의 일부로 사용하는 것을 추천합니다. 예시 설정:
FluxDev / Pixelwave / Jug Flux Pro → Juggernaut Ragnarok
Juggernaut에 대해 개인적인 의견을 하나 더 말씀드리자면:
솔직히, 다음에 무엇이 올지 잘 모르겠습니다.
Sora와 같은 도구들이 출시된 이후, 오픈소스 이미지 생성 분야는 다소 침체된 느낌이 듭니다.
제가 다시 학습에 몰입할 만큼 흥미로운 것들은 별로 없었죠(예: HiDream도 그렇습니다).
그래서 저는 Juggernaut Ragnarok를 일종의 작별 인사로 보고 있습니다. 특히 CivitAI 전체의 방향성이 불확실한 상황이기 때문입니다.
(물론 HuggingFace에서 모든 Juggernaut 버전을 다운로드할 수 있습니다.)
마지막으로:
이 모델을 즐기고, 자신의 작품을 공유하며, 프로젝트에 행운을 빕니다!
혹시 궁금하실까 해서 말씀드리자면: Juggernaut로 무엇이든 원하시는 대로 하실 수 있습니다: 병합, 학습, 이미지 출력물 판매 등.
단지 간단한 언급만 해주시면 충분합니다. :)
이제 추천 설정을 공유합니다:
추천 설정(VAE는 내장됨):
해상도: 832*1216 (세로형에 적합, 하지만 모든 SDXL 해상도에서 잘 작동합니다)
샘플러: DPM++ 2M SDE
스텝: 30-40
CFG: 3-6 (작을수록 좀 더 사실적입니다)
네거티브: 처음에는 네거티브를 사용하지 않으시고, 나중에 이미지에서 원하지 않는 요소들을 추가하십시오.
VAE는 이미 내장되어 있습니다
HiRes: 4xNMKD-Siax_200k, 15 스텝, 0.3 디노이즈 + 1.5 업스케일
이제 시도해보시고 즐겁게 사용하세요. 항상처럼, 갤러리에 여러분의 작품을 기다리고 있습니다 :)
이 모델이 마음에 드셨다면, 좋아요를 눌러주세요. 결국, 이것이 CivitAI에서 제작자로서 저에게 가장 큰 도움이 되는 일입니다. :)
마지막으로, Juggernaut XL이 존재할 수 있게 해준 몇 분에게 감사를 전하고 싶습니다:
Dreamlook.AI (3개의 사이드 세트 학습)